紋理特征描述及其在圖像理解中的應(yīng)用.pdf

1、紋理是物體表面結(jié)構(gòu)重復(fù)呈現(xiàn)的一種模式。它能很好地幫助我們識別不同的物體。圖像的紋理特征按照其提取方法可以分為局部紋理特征、基于紋理基元的紋理特征和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的紋理。論文首先介紹了這三種不同的紋理特征的定義、提取方法以及應(yīng)用場景，接著介紹了Gabor特征和Texton特征的提取方法。最后論文將Gabor特征和Texton特征應(yīng)用于灰度圖像著色中。
　　灰度圖像著色是給灰度圖像賦以顏色使其轉(zhuǎn)化為彩色圖像的一種技術(shù)，該技術(shù)達到圖像藝術(shù)

2、化處理和圖像視覺效果增強的效果。目前主要有兩類灰度圖像的著色算法:第一類算法基于用戶交互給出的顏色涂點，然后采用顏色插值算法對整幅圖像進行顏色賦值。第二類方法利用參考圖像，通過給定圖像與參考圖像之間的匹配關(guān)系進行顏色賦值。論文中的著色算法屬于第二類。
　　灰度圖像著色主要有兩個問題，一是如何盡可能地在著色過程中減少人工的干預(yù)，二是如何能保證著色結(jié)果中顏色的空間連續(xù)性。對于第一個問題論文采用綜合紋理特征與灰度均值和標準差特征來建立灰

3、度圖像和參考的彩色圖像之間的匹配關(guān)系。對于第二個問題論文采用了一種基于馬爾科夫隨機場的圖像后處理算法來保證著色后圖像的空間連續(xù)性。
　　實驗結(jié)果表明，論文采用的紋理特征能很好地應(yīng)用于灰度圖像著色中。與僅基于灰度均值和方差特征的著色結(jié)果進行比較，紋理特征能夠很好地改善于圖像的局部匹配關(guān)系。初始的著色結(jié)果中仍然存在著一些顏色的不連續(xù)現(xiàn)象，為了解決這個問題本文采用馬爾科夫隨機場模型對著色效果進行了平滑后處理。通過與現(xiàn)有的其他著色算法進行